ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值,有很好的增强效果.但是计算复杂度非常高,本文提出一种有效的快速实现方法. 为叙述方便,这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像. ACE算法的计算公式为: Y =   ∑(g(I(x0)-I(x))w(x0,x))  / ∑(w(x0,x))                                    x属于I    

前言 consul-template 是 Consul 的一个守护程序,使用 consul-template 可以方便快速的实现对 Consul Key/Value 存储系统的访问,可以从 KV 系统中读取数据.监视变动.同步本地文件:还可以在执行模板更新的同时,执行本地系统命令,比如常见的就是在同步数据到本地模板文件后,生成 Nginx 配置文件,并执行 nginx -s reload 命令,使 Nginx 重新加载配置文件. consul-template 的特点 智能发现:一旦开始运行 c

所需工具:工具 下载地址 本文使用版本consul https://www.consul.io/downloads.html consul_1.0.7_linux_amd64.zipconsul-template https://releases.hashicorp.com/consul-template/ consul-template_0.19.4_linux_amd64.zipnginx http://nginx.org/en/download.html nginx-1.12.2.tar.

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

版权声明:本文由孔德雨原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/190 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community mongodb 可以以单复制集的方式运行,client 直连mongod读取数据.单复制集的方式下,数据的水平扩展的责任推给了业务层解决(分实例,分库分表),mongodb原生提供集群方案,该方案的简要架构如下:mongodb集群是一个典型的去中心化分布式集群.mo

在很多的商业场景中,用户的访问,峰值时间都是很难预测的,尤其是做一些市场推广活动和促销的时候,到底部署什么规模的web集群合适,这一直是个问题,部署过量会造成高成本和资源不必要的浪费,部署过少,如果到达峰值,来不及部署,容易造成用户无法访问,用户体验差,交易损失等等,当然更不用提运维人员时刻神经紧绷的实时监测压力情况,以便及时采取措施-- 在云计算技术日新月异的今天,这个场景是非常不和谐的:)VMSS作为Azure新的计算方式,提供了按照压力负载自动扩展收缩,并且同时支持Windows和Linu

问题 前一阵有一个数据导出需求,按照各种数据库的使用方法,使用MongoExport方法导出数据,将数据导出到本地文件系统,在导出之后遇到此问题. 此问题和mongoexport的原理有关,我们知道数据是hashed或者ranged存放在不同shardsvr上的,那么既然export需要导出到某一个节点的物理文件系统中,那么势必要进行一次数据传输.在mongodb中,这次数据传输是通过migrate实现的,即把所有其他shardsvr上的数据汇总到本地shardsvr中,再进行export.也就

原文链接:http://www.dwz.cn/7F4r2T 原创 2018-03-23 张新峰 RancherLabs 本文于3月22日晚由张新峰,杭州爱医康架构师技术分享整理而成.本次分享介绍了如何使用负载均衡达到一个对用户友好(稳定无感).对运维友好(傻瓜高效).对架构友好(追溯监控)的高可用状态. 搜索微信号RancherLabs,或文末扫码,添加Rancher小助手为好友,可加入官方技术交流群,实时参加下一次分享~ 引   言 我们今天要说的是一个老生常谈的问题:负载均衡.有点运维经验的

FeignOpenFeign Feign是一种声明式.模板化的HTTP客户端. 看了解释过后,可以理解为他是一种 客户端 配置实现的策略,它实现 服务间调用(FeignClient).负载均衡(Ribbon).容错/降级处理(Hystrix)  也很简单 1.引入依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0

大数据时代的到来已经不可阻挡,面对数据的爆炸式增长,尤其是半结构化数据和非结构化数据,NoSQL存储系统和分布式文件系统成为了技术浪潮,得到了长足的发展.非结构化数据目前呈现更加快速的增长趋势,IDC研究报告分析指出,到2012年非结构化数据将占到数据存储总量的80%以上.集群NAS是一种横向扩展(Scale-out)存储架构,具有容量和性能线性扩展的优势,已经得到全球市场的认可.从EMC对ISILON.HP对IBRIX.DELL对Exanet等收购事件,以及IBM推出SONAS.NetApp发

负载均衡在服务端开发中算是一个比较重要的特性.因为Nginx除了作为常规的Web服务器外,还会被大规模的用于反向代理前端,因为Nginx的异步框架可以处理很大的并发请求,把这些并发请求hold住之后就可以分发给后台服务端(backend servers, 后面简称backend)来做复杂的计算.处理和响应,并且在业务量增加的时候可以方便地扩容后台服务器. 负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,前者一般是专用的软件和硬件相结合的设备,设备商会提供完整成熟的解决方案,通常也会更加昂贵.软件的复

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负载均衡在服务端开发中算是一个比较重要的特性.因为Nginx除了作为常规的Web服务器外,还会被大规模的用于反向代理前端,因为Nginx的异步框架可以处理很大的并发请求,把这些并发请求hold住之后就可以分发给后台服务端(backend servers,也叫做服务池, 后面简称backend)来做复杂的计算.处理和响应,这种模式的好处是相当多的:隐藏业务主机更安全,节约了公网IP地址,并且在业务量增加的时候可以方便地扩容后台服务器. 负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,前者一般是专用的软

一,负载均衡: feign已经集成了ribbon,将service1,service2在不同端口启动多个实例可以自动负载均衡 idea: application.yml中server.port: ${port:8080} edit configure -> vm options中 -Dport=8080,复制多个启动配置,修改端口,启动最终的配置来实现同一应用在不同端口启动 二,服务降级 1,引入sentinel依赖 <dependency> <groupId>com.ali

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一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume

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